Влияние iOS14 ATT-ограничений на оптимизацию Google и Facebook Ads: сравнительный анализ насыщенных аукционов

Актуальность исследования

Введение iOS14 и введение ATT (App Tracking Transparency) ограничений значительно изменили подходы к цифровому маркетингу, что оказывает прямое влияние на рекламные платформы, такие как Google Ads и Facebook Ads. Эти изменения затруднили сбор и использование данных о пользователях для таргетинга рекламы, что, в свою очередь, затруднило оптимизацию рекламных кампаний и изменило динамику аукционов.

Ограничения ATT, направленные на усиление защиты персональных данных пользователей и повышение их конфиденциальности, повлияли на поведение аудитории в мобильных приложениях и веб-сайтах, а также на способы измерения эффективности рекламы. В условиях нового регулирования рекламодатели столкнулись с проблемами точности таргетинга и прогнозирования результатов, что сделало необходимым пересмотр существующих методов оптимизации рекламных кампаний.

Данная тема приобретает особую актуальность в свете стремительного роста мобильной рекламы и изменений в законодательных требованиях, которые воздействуют на цифровой маркетинг. Понимание того, как ATT-ограничения влияют на аукционы в Google Ads и Facebook Ads, а также на общую эффективность рекламных кампаний, представляет собой важное направление для дальнейших исследований и практических разработок в области цифровой рекламы. Поэтому актуальность темы заключается в необходимости изучения воздействия этих ограничений на оптимизацию рекламы и разработки рекомендаций для адаптации рекламных стратегий в новых условиях.

Цель исследования

Целью данного исследования является выявление и обоснование изменений в процессах оптимизации рекламных кампаний и механизмах аукционного ценообразования в Google Ads и Facebook Ads после внедрения ATT-ограничений в iOS 14.5, а также определение практических подходов к адаптации маркетинговых стратегий в условиях сокращения доступных данных и усложнения атрибуции.

Материалы и методы исследования

Материалами исследования выступили открытые публикации и официальные разъяснения, относящиеся к внедрению ATT и изменениям в рекламных инструментах, а также общедоступные сведения о принципах аукционов Google Ads и Facebook Ads. В работе применялись методы сравнительного анализа, контент-анализа открытых материалов, а также аналитического обобщения.

Результаты исследования

С момента выхода обновления iOS 14.5 Apple ввела механизм App Tracking Transparency (ATT) – систему, при которой приложения обязаны запрашивать у пользователя явное согласие на отслеживание его активности через различные приложения и сайты для целей рекламы и аналитики. До ATT доступ к уникальному идентификатору устройства – Identifier for Advertisers (IDFA) – предоставлялся автоматически, позволяя рекламным платформам измерять взаимодействия, строить персонализированные аудитории и точно атрибутировать результаты кампаний. С введением ATT доступ к IDFA возможен только при активном согласии пользователя; без него рекламные сети лишаются части данных, необходимых для глубокого таргетинга и оптимизации кампаний [4].

На рисунке ниже представлена схема процесса запроса разрешения на отслеживание с использованием ATT. В зависимости от настроек конфиденциальности пользователя приложение может либо запросить разрешение на отслеживание, либо работать с ограниченными данными. В случае активации запроса пользователь может выбрать разрешить или отказать в отслеживании, что непосредственно влияет на статус конфиденциальности и доступ к данным для рекламы.

Рис. Схема взаимодействия с пользователем для получения согласия на отслеживание в рамках ATT [3]

IDFA (Identifier for Advertisers) – уникальный идентификатор, присваиваемый устройствам Apple, с помощью которого рекламные системы отслеживают действия пользователя в приложениях и на сайтах. До выхода iOS 14.5 этот идентификатор использовался автоматически для персонализированной рекламы, ретаргетинга и построения моделей конверсии.

С ATT пользователю iOS показывается стандартный системный запрос на разрешение отслеживания. Согласно отчетам, подавляющее большинство пользователей отказались от отслеживания IDFA, что приводит к резкому уменьшению доступных рекламных сигналов.

Ниже приведена таблица‑сводка (табл. 1) ключевых ограничений ATT и их последствий для рекламной оптимизации.

Таблица 1

Ключевые ограничения ATT и их последствия для рекламной оптимизации (разработка автора на основе открытых источников, описывающих изменения ATT и их влияние на рекламные платформы)

Facebook Ads (Meta) после iOS 14.5 столкнулись с рядом вызовов:

• Снижение точности таргетирования из‑за уменьшения объёма пользовательских данных, что уменьшило способность платформы строить сегменты с высокой конверсией.
• Ограничение на отслеживаемые события: Meta ввела механизм Aggregated Event Measurement (AEM), позволяющий отслеживать до восьми событий конверсии домена, что снижает детализацию аналитики и усложняет оптимизацию.
• Сокращение ретаргетинг‑аудиторий и ухудшение «качества» моделей Lookalike, что напрямую влияет на эффективность кампаний.

В случае Google Ads официальный центр поддержки отмечает, что ATT влияет на способы сбора данных о кампаниях iOS‑пользователей и может осложнять измерение эффективности рекламных объявлений, хотя влияние распределяется неравномерно по рекламодателям [2].

Различия в чувствительности платформ к ATT во многом объясняются природой пользовательского намерения и источниками сигналов. В поисковой рекламе (Google Ads) часть релевантности формируется запросом пользователя и контекстом сессии, тогда как в социальном инвентаре (Meta) больший вклад в прогноз конверсии дают поведенческие и межсайтовые сигналы. При сокращении таких сигналов возрастает роль креативов, ширины аудиторий и качества собственных данных рекламодателя.

После введения ограничений ATT в iOS 14.5, рекламные платформы, такие как Google Ads и Facebook Ads, столкнулись с рядом изменений, существенно повлиявших на методы таргетинга, атрибуции и работу аукционов.

Таргетинг – один из основных инструментов рекламных систем. В Facebook и Google аукционы опираются на данные о поведении пользователей для расчёта релевантности рекламных объявлений и выставления ставок. Эти данные, как правило, включают информацию о предпочтениях, интересах и активности пользователя в приложениях и на сайтах. С введением ATT доступ к этим данным ограничен, что уменьшает объём информации, доступной для построения точных сегментов аудитории. Это приводит к усложнению процесса таргетинга, снижению точности предсказаний и увеличению затрат на привлечение клиентов. Рекламодатели сталкиваются с необходимостью использовать более общие и менее персонализированные данные, что увеличивает расходы на привлечение и снижает рентабельность инвестиций в рекламу.

Атрибуция рекламных конверсий также претерпела изменения. До введения ATT рекламные платформы, как правило, опирались на детализированные модели атрибуции (в том числе 28-дневные окна), позволяющие фиксировать последовательность контактов пользователя с рекламой вплоть до совершения целевого действия. После внедрения ATT в экосистеме Facebook/Meta акцент сместился в сторону агрегированной атрибуции: в отчётности и оптимизации учитывается ограниченный набор приоритетных событий (например, покупка или регистрация). Это приводит к недоучёту части конверсий и искажению показателей эффективности рекламных кампаний. В результате рекламодатели могут терять точность при оценке рентабельности рекламных инвестиций.

Аукционы в рекламных системах, таких как Google Ads и Facebook Ads, работают на основе вычислений ценности аудитории и вероятности совершения конверсии. До ATT рекламные платформы могли использовать полный набор данных о пользователях, чтобы точно оценить вероятность того, что пользователь совершит целевое действие. В новых условиях, при ограниченном доступе к данным, прогнозы становятся менее точными, что ведёт к повышению стоимости за клик (CPC) и стоимости за действие (CPA). Рекламодатели сообщают о росте CPA и снижении эффективности возврата на рекламные расходы (ROAS) после введения ATT, что подтверждает негативное влияние ограничения данных на эффективность аукционов.

После введения в iOS 14.5 механизма ATT рекламные платформы были вынуждены перестроить логику оптимизации кампаний: привычные способы сбора данных и отслеживания пользовательских действий стали менее полными и, как следствие, хуже поддерживали точное измерение и настройку таргетинга. На фоне снижения доступности идентификатора IDFA рекламодатели столкнулись с задачей оперативно адаптировать инструменты и стратегии, чтобы сохранить стабильность результатов, управляемость показателей и обоснованность распределения рекламного бюджета.

Одним из ключевых направлений изменений стало активное использование Conversions API (CAPI) – серверного способа передачи данных о действиях пользователей напрямую рекламной платформе, минуя ограничения браузерных пикселей. В отличие от прежнего метода, основанного на Facebook Pixel, CAPI способен передавать данные даже в тех случаях, когда iOS‑пользователь отказался от отслеживания через ATT, что позволяет частично восполнить потери данных и улучшить точность атрибуции конверсий. Этот способ стал базовым инструментом для восстановления эффективности рекламных кампаний и адаптации рекламных стратегий в условиях ограниченного доступа к данным [5].

Другой важной трансформацией стало внедрение подхода агрегированного измерения событий для Facebook‑кампаний. В обновлённых условиях рекламодателям разрешается настраивать не более восьми ключевых событий конверсии на домен, при этом только одно будет учитываться при оптимизации и отчётности. Это изменение заставило маркетологов пересматривать весь процесс настройки конверсий и выбирать те действия, которые действительно приносят ценность бизнесу, например, оформление покупки или добавление товара в корзину. Ограничение количества отслеживаемых событий повлияло на гибкость оптимизации и потребовало пересмотра структуры рекламных кампаний.

Чтобы компенсировать сокращение данных от iOS‑пользователей, специалисты по рекламе стали уделять больше внимания увеличению размеров аудитории и расширению рамок таргетинга. Поскольку алгоритмы рекламных платформ, таких как Facebook или Instagram, требуют значительного объёма данных для корректной работы машинного обучения, стало важным использовать более широкие сегменты аудитории (более 500 000 пользователей), чем это обычно практиковалось ранее, чтобы алгоритмы могли формировать эффективные модели показа рекламы и оптимизации бюджета.

Также изменились методы настройки ретаргетинга и построения пользовательских аудиторий. Ранее рекламные сети могли детально отслеживать поведение пользователя и строить высокоточные аудитории для ретаргетинга. С ATT такие возможности уменьшились, поэтому рекламодатели начали опираться на данные первой стороны – информацию, получаемую непосредственно от пользователей через собственные приложения или CRM‑системы. Это позволило компенсировать потерю сторонних данных и повысить релевантность таргетинга, особенно в рамках платформ, которые интегрируют данные сервера напрямую.

Наконец, наблюдалось изменение подходов к измерению эффективности рекламы. Поскольку прямое отслеживание стало ограниченным, платформы перешли к использованию моделей статистического моделирования и агрегированных отчетов, при которых часть показателей оценивается не напрямую, а опосредованно на основе доступных данных и вычислений. Это влияет как на метрики эффективности (например, CPA и ROAS), так и на скорость получения отчётности – данные могут отображаться с задержкой до нескольких дней, что требует корректировки методов анализа результатов кампаний и принятия решений [1].

Дополнительным фактором становится рост доли моделируемых (оценочных) конверсий, когда платформа восстанавливает часть результатов статистическими методами на основе доступных сигналов. Это повышает полезность отчётности для оперативных решений, но одновременно снижает сопоставимость показателей между периодами и усложняет верификацию на уровне бизнес-данных. В практическом плане требуется фиксировать, какие метрики являются наблюдаемыми, а какие – восстановленными моделью платформы.

В рекламных системах Google Ads и Facebook Ads аукцион является ключевым механизмом, определяющим размещение и стоимость рекламных объявлений. Несмотря на то, что обе платформы используют принцип аукциона, подходы к его реализации существенно различаются, что влияет на конкурентоспособность, цены и стратегию оптимизации рекламных кампаний.

Основные различия в аукционах двух платформ представлены в таблице 2.

Таблица 2

Сравнение механизмов аукционов Google Ads и Facebook Ads (разработка автора на основе открытых материалов Google Ads и Facebook Ads)

Результаты анализа эффективности аукционов и влияния ограничений iOS14 ATT оказывают прямое влияние на практическое построение маркетинговых стратегий и оптимизацию бюджетов в онлайн‑рекламе. Использование данных о различиях в аукционном механизме Google Ads и Facebook Ads позволяет рекламодателям точнее распределять ресурсы в зависимости от целей и стадии воронки продаж.

Понимание природы поискового намерения в Google Ads позволяет сформировать стратегию, ориентированную на быстрые продажи и захват целевой аудитории, которая уже ищет определённый продукт или услугу. Такой подход повышает вероятность конверсии и снижает стоимость привлечения, поскольку реклама демонстрируется именно в тот момент, когда пользователь готов принять решение. Это особенно важно для бизнесов с явным коммерческим спросом, например, интернет‑магазинов или сервисных служб.

В отличие от этого, Facebook Ads лучше подходит для формирования спроса и узнаваемости бренда. Благодаря таргетингу по интересам и демографическим характеристикам платформа позволяет охватить широкую аудиторию и создать эмоциональную связь с пользователем до того, как он перейдёт к активному поиску. Это помогает брендам работать с «холодной» аудиторией и постепенно переводить её в категорию потенциальных покупателей.

Практическая значимость такого сравнительного подхода возрастает в условиях ограничения данных, вызванных ATT: рекламодателям становится особенно важно использовать комбинированные стратегии, когда Google Ads захватывает аудиторию с высоким намерением, а Facebook Ads удерживает её внимание и повышает узнаваемость. Комбинация позволяет компенсировать недостаток данных о поведении iOS‑пользователей и повысить эффективность расходования рекламного бюджета.

Кроме того, стратегическое распределение бюджетов между платформами позволяет адаптироваться к изменяющимся условиям рынка и условиям аукционных моделей: гибкое использование автоматизированных стратегий ставок, тщательный выбор целевых сегментов и постоянный анализ качества объявлений – всё это становится важной частью маркетинговой тактики в современных цифровых кампаниях.

Выводы

Таким образом, внедрение ATT в iOS 14.5 стало значимым фактором трансформации мобильной рекламной экосистемы, поскольку ограничение доступа к IDFA снизило объём данных, используемых для персонализированного таргетинга и точной атрибуции, что усложнило оптимизацию кампаний в условиях аукционов с высокой плотностью рекламодателей. Для Facebook Ads последствия проявились наиболее явно через сокращение доступных сигналов, ограничение событий конверсии и усиление роли агрегированных моделей измерения, что требует пересмотра структуры оптимизации и приоритизации ключевых бизнес-событий. Для Google Ads эффект выражается прежде всего в усложнении измерения результатов по iOS-аудитории и повышении требований к корректности настройки конверсий и аналитики. Практически значимым результатом является вывод о необходимости адаптации рекламных стратегий за счёт усиления роли данных первой стороны, переработки воронки событий, осторожной интерпретации показателей эффективности и более точного распределения бюджета между платформами с учётом различий их аукционной логики и ограничений измерения в iOS-среде.